• Algorítmo de Máxima Verosimilhança • Algorítmos Bayesianos • Estimação de sinais (não paramétrica) • Explicação da má colocação e mau condicionamento do problema inverso • Explicação da má colocação e mau condicionamento do problema inverso • Exemplo do problema simulado de Hunt, amostragem, regularização • Validação de modelos: • Critérios de validação • Estratégias de validação: resíduos das diferenças entre modelo e dados, plausibilidade dos parâmetros

23 Novembro 2018, 12:00 • Raquel Cruz da Conceição

•          Algorítmo de Máxima Verosimilhança

•          Algorítmos Bayesianos

•          Estimação de sinais (não paramétrica)

•          Explicação da má colocação e mau condicionamento do problema inverso

•          Explicação da má colocação e mau condicionamento do problema inverso

•          Exemplo do problema simulado de Hunt, amostragem, regularização

•          Validação de modelos:

•          Critérios de validação

•          Estratégias de validação: resíduos das diferenças entre modelo e dados, plausibilidade dos parâmetros